map_iris<-readRDS("data/RP/map_iris_csp.RDS") %>% st_transform(crs=2154)
map_com <-readRDS("data/RP/map_com_csp.RDS") %>% st_transform(crs=2154)
map_dep <-readRDS("data/RP/map_dep.RDS") %>% st_transform(crs=2154)Carto. statique
Le package map_sf
Le package mapsf permet de réaliser des cartes statiques de très haute qualité. Il a en effet été mis au point par des cartographes et des géomaticiens professionnels de l’UMS RIATE. Il prend la suite du package cartography dont la maintenance demeurera assuré quelque temps encore mais ne fera plus l’objet de développements futurs. Le package mapsf présente l’avantage d’être totalement compatibvle avec le package sf ce qui n’était pas autant le cas pour le package cartography, plus ancien, et créé pour être compatible avec l’ancien package sp.
On trouvera la documentation du package mapsf à l’adresse suivante :
https://riatelab.github.io/mapsf/index.html
Création d’un template cartographique
Nous allons dans un premier temps apprendre à créer un fonds de carte vierge mais comportant tout l’habillage nécessaire (“template”). Pour cela nous allons charger différentes couches cartographiques correspondant respectivement au département, aux communes et aux iris.
Afin d’éviter les déformations, les fonds de carte sont projetés selon la projection de référence en France (code 2154)
tracé d’un fonds de carte vierge
mf_map(map_iris, type = "base")
Superposition de couches
On peut toutefois ajouter toute une série de paramètres supplémentaire (col=, border=, lwd=, …) et superposer plusieurs fonds de carte avec le paramètre add = TRUE. L’ajout de la fonction layout permet de rajouter un cadre une légende.
# Trace les Iris avec des paramètres
mf_map(map_iris, type = "base",
col = "lightyellow", border="gray80",lwd=0.3)
# Ajoute les contours des communes
mf_map(map_com, type = "base",
col = NA,border="black",lwd=0.6,
add = TRUE)
# Ajoute les contours des départements
mf_map(map_dep, type = "base",
col = NA,border="red",lwd=1,
add = TRUE)
# Ajoute un cadre, un titre et des sources
mf_layout(title = "Paris et Petite Couronne",
credits = "Sources : IGN et INSEE")
Ajout d’un thème
On peut finalement modifier l’ensemble de la carte en lui ajoutant une instruction mf_theme() qui peut reprendre des styles existants ( “default”, “brutal”, “ink”, “dark”, “agolalight”, “candy”, “darkula”, “iceberg”, “green”, “nevermind”, “jsk”, “barcelona”) mais aussi créer ses propres thèmes
#Choix du thème
mf_theme("dark")
# Trace les Iris avec des paramètres
mf_map(map_iris, type = "base",
col = "lightyellow", border="gray80",lwd=0.3)
# Ajoute les contours des communes
mf_map(map_com, type = "base",
col = NA,border="black",lwd=0.6,
add = TRUE)
# Ajoute les contours des départements
mf_map(map_dep, type = "base",
col = NA,border="red",lwd=1,
add = TRUE)
mf_layout(title = "Theme dark",
credits = "Sources : IGN et INSEE")
Autre exemple
#Choix du thème
mf_theme("agolalight")
# Trace les Iris avec des paramètres
mf_map(map_iris, type = "base",
col = "lightyellow", border="gray80",lwd=0.3)
# Ajoute les contours des communes
mf_map(map_com, type = "base",
col = NA,border="black",lwd=0.6,
add = TRUE)
# Ajoute les contours des départements
mf_map(map_dep, type = "base",
col = NA,border="red",lwd=1,
add = TRUE)
mf_layout(title = "Theme agolalight",
credits = "Sources : IGN et INSEE")
Ajout de texte
On peut ajouter une couche de texte avec la fonction mf_label(). Par exemple, on va ajouter à la carte précédente le nom des communes
#Choix du thème
mf_theme("agolalight")
# Trace les Iris avec des paramètres
mf_map(map_iris, type = "base",
col = "lightyellow", border="gray80",lwd=0.3)
# Ajoute les contours des communes
mf_map(map_com, type = "base",
col = NA,border="black",lwd=0.6,
add = TRUE)
# Ajoute les contours des départements
mf_map(map_dep, type = "base",
col = NA,border="red",lwd=1,
add = TRUE)
# Ajoute les noms des départements
mf_label(map_dep,
var="dep_name",
cex=0.8,
col="blue",
overlap = FALSE)
# Ajoute un cadre, un titre et des sources
mf_layout(title = "Communes et Iris de Paris + PC en 2019",
frame = TRUE,
credits = "Sources : IGN et INSEE")
Carte de stock
Une carte de stock représente la localisation de quantités que l’on peut aditionner et dont le total a un sens. Par exemple un nombre d’habitants, un nombre de ménages, un nombre d’automobiles. Ce quantités doivent être représentées par des figures (cercles, carrés, …) dont la surface est proportionelle au stock afin que l’oeil du lecteur puisse les aditionner visuellement.
Dans le package mapsf, on réalise ce type de carte à l’aide de la fonction mf_map()en lui donnant le paramètre type="prop".
On va tenter à titre d’exemple de représenter la distribution des actifs et du taux de chômage dans le Val de Marne:
map_iris_94 <- map_iris %>% filter(dep_code=="94")
map_com_94 <- map_com %>% filter(dep_code=="94")
map_dep_94 <- map_dep %>% filter(dep_code=="94")
map_iris_94$ACT<-map_iris_94$CHO+map_iris_94$EMPCarte de stock minimale
Les instructions minimales sont les suivantes :
# Trace les contours des communes
mf_map(x= map_iris_94,
type = "base")
# Ajoute le nombre d'actifs
mf_map(x =map_iris_94,
type ="prop",
var = "ACT",
add=TRUE)13 'NA' values are not plotted on the map.
Mais le résultat est peu satisfaisant car les cercles sont trop grands. Il faut en pratique toujours effectuer un réglage de ceux-ci avec l’instruction inches=
Carte de stock habillée
mf_theme("agolalight")
mf_map(map_iris_94, type = "base",
col = "lightyellow",border="gray80", lwd=0.3)
mf_map(map_com_94, type = "base",
col = NA,border="black",lwd=1,add = TRUE)
mf_map(map_iris_94, var = "ACT",type = "prop",
inches = 0.1, col = "red",leg_pos = "left",
leg_title = "Nombre d'actifs", add=TRUE)13 'NA' values are not plotted on the map.mf_layout(title = "Distribution des actifs en 2019",
frame = TRUE,
credits = "Sources : IGN et INSEE")
Carte choroplèthe
Une carte choroplèthe ou d’intensité représente un phénomène relatif dont la somme n’a pas de sens. Par exemple, il serait absurde d’aditionner les % de logement HLM des IRIS du Val de Marne. Ces variables d’intensité caractèrisent donc l’état général d’une zone (choros) et elles vont être représentées par une couleur appliquée à toute la surface de la zone, d’où leur nom de cartes choroplèthes.
La fonction du package mapsf adaptée aux variables d’intensité est la fonction mf_map()munie du paramètre type = "choro".
On va prendre l’exemple du taux de chômage
map_iris_94$TxCHO<-100*map_iris_94$CHO/map_iris_94$ACTCarte choroplèthe minimale
Si on ne précise rien, la carte est réalisée à l’aide de la palette par défaut avec un découpage des classes en quantiles (effectifs égaux).
# Carte choroplèthe
mf_map(
x = map_iris_94,
var = "TxCHO",
type = "choro")
Choix d’une palette
Plusieus packages proposent des palettes de couleurs. On prendra ici l’exemple du package RcolorBrewer. On commence par examiner la liste des palettes disponibles.
library(RColorBrewer)
display.brewer.all()
Puis on créer une palette personelle en indiquant son nom et le nombre de classes. Ici on choisit la palette orange-vert mais on va l’inverser pour que l’orange corresponde aux valeurs fortes
display.brewer.pal(n = 10,name = "RdYlGn")
mypal<-rev(brewer.pal(n = 10,name = "RdYlGn"))Carte choroplèthe habillée
On peut arriver à une carte beaucoup plus satisfaisante en contrôlant l’ensemble des paramètres de couleur et de découpage des classes. Puis en superposant les contours de communes au dessus de la carte des IRIS pour faciliter le repérage.
# Choisir les classes et la palette
mybreaks = c(0, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18,20,30)
# Tracer la carte choroplèthe
mf_map( map_iris_94, var = "TxCHO",type = "choro",
breaks = mybreaks,pal = mypal,
border="white",col_na = "gray80",
leg_title = "% chômeurs",
leg_val_rnd = 0)
# Ajouter les contours des communes
mf_map(map_com_94, type = "base", col = NA,
border="black",lwd=1,add = TRUE)
# Ajouter un cadre, un titre et des sources
mf_layout(title = "Taux de chômage en 2019",
frame = TRUE,
credits = "Sources : IGN et INSEE")
Carte stock + choroplèthe
Mais on peut aussi utiliser le type prop_choro
mf_theme("agolalight")
mybreaks = c(0, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18,20,30)
mf_map(map_iris_94, type = "base",
col = "gray80",border="white", lwd=0.3)
mf_map(map_com_94, type = "base",
col = NA,border="white",lwd=1,add = TRUE)
mf_prop_choro( x = map_iris_94, var = c("ACT", "TxCHO"),
inches = 0.08, col_na = "grey", pal=mypal,
breaks = mybreaks, nbreaks = 4, lwd = 0.1,
leg_pos = c("right", "left"),leg_val_rnd = c(0,0),
leg_title = c("nb. actifs", "% chômeurs"),
add = TRUE)13 'NA' values are not plotted on the map.mf_layout(title = "Les actifs au chômage dans le Val de Marne au RP 2019",
frame = TRUE, credits = "Sources : IGN et INSEE")
Typologie
On se propose d’examiner le cas d’une variable qualitative résultant d’une classification ascendante hiérarchique. On travaille cette fois-ci à l’échelle des communes
Extraction du tableau de contingence
On élimine la géométrie et on extrait le tableau de contingence des actifs :
# Extrait les colonnes utiles
tab<-map_com %>% st_drop_geometry() %>% select(com_code, CHO, DIV, EMP, ETU, RET) %>% filter(is.na(CHO)==F)
# Transforme en matrice de % en ligne
mat<-as.matrix(tab[,-1])
rownames(mat)<-tab$com_code
matpct<-100*prop.table(mat,1)Calcul de l’ACP et de la CAH
# Calcule l'AFC puis la CAH
library(FactoMineR)
acp<-PCA(matpct)
cah<-HCPC(acp,nb.clust =4)
# Récupère les résultats
tab$typo <- cah$data.clust$clust
# analyse les profils
tabres<-cah$data.clust
plot.catdes(catdes(tabres,6,proba = 1),level = 1,barplot = T)
Cartographie des résultats
# Ajoute la typo au fonds de carte
map_com_typo <-map_com %>% select(com_code,com_name, geometry) %>%
left_join(tab)Joining with `by = join_by(com_code)`# Transforme la typo en facteur
map_com_typo$typoqual<-as.factor(map_com_typo$typo)
levels(map_com_typo$typoqual) <- c("(1) Chômeurs et inactifs",
"(2) Profil moyen",
"(3) Actifs en emploi",
"(4) Etudiants et retraités")
# Carte de typologie
mf_theme("darkula")
mf_map(map_com_typo,
type = "typo",
var = "typoqual",
pal= c("orange","lightyellow","lightgreen","lightblue"),
leg_title = "Spécificités",
col_na = "gray70",
leg_no_data = "Données manquantes")
# Ajoute les contours des départements
mf_map(map_dep, type = "base",
col = NA,lwd=2,
add = TRUE)
# Ajoute les noms des départements
mf_label(map_dep,
var="dep_name",
cex=0.8,
col="black",
overlap = FALSE)
mf_layout(title = "Typologie des profls activités des communes de Paris et Petite Couronne en 2019",
frame = TRUE, credits = "Sources : IGN et INSEE RP 2019",
arrow = F
)